人工智能在财务欺诈与风险预警中的应用研究综述

摘要

随着企业财务环境变得越来越复杂，财务欺诈行为给经济秩序造成了极大的威胁，传统的检测手段对于新型的欺诈手段越来越难以应对。人工智能技术依靠自身强大的数据处理及模式识别性能，给财务风险防控赋予了新的解决途径。本文系统梳理了人工智能在财务欺诈识别和风险预警方面的相关研究，主要对监督学习、无监督学习、深度学习等关键技术方法特点和应用场景进行分析。实践中发现，用人工智能技术建立的预警模型可以及时、准确地发现异常财务指标和隐藏的欺诈行为。目前的研究还存在着数据质量依赖度高、模型可解释性不高等问题，未来还要继续探索多模态数据融合、轻量化模型部署等方向，促进人工智能技术在财务风控领域的深入应用和创新发展。